Respiratory alkalosis and primary hypocapnia in Labrador Retrievers participating in field trials in high–ambient-temperature conditions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether Labrador Retrievers participating in field trials develop respiratory alkalosis and hypocapnia primarily in conditions of high ambient temperatures. ANIMALS: 16 Labrador Retrievers. PROCEDURES: At each of 5 field trials, 5 to 10 dogs were monitored during a test (retrieval of birds over a variable distance on land [1,076 to 2,200 m]; 36 assessments); ambient temperatures ranged from 2.2 degrees to 29.4 degrees C. For each dog, rectal temperature was measured and a venous blood sample was collected in a heparinized syringe within 5 minutes of test completion. Blood samples were analyzed on site for Hct; pH; sodium, potassium, ionized calcium, glucose, lactate, bicarbonate, and total CO2 concentrations; and values of PvO2 and PvCO2. Scatterplots of each variable versus ambient temperature were reviewed. Regression analysis was used to evaluate the effect of ambient temperature (< or = 21 degrees C and > 21 degrees C) on each variable. RESULTS: Compared with findings at ambient temperatures < or = 21 degrees C, venous blood pH was increased (mean, 7.521 vs 7.349) and PvCO2 was decreased (mean, 17.8 vs 29.3 mm Hg) at temperatures > 21 degrees C; rectal temperature did not differ. Two dogs developed signs of heat stress in 1 test at an ambient temperature of 29 degrees C; their rectal temperatures were higher and PvCO2 values were lower than findings in other dogs. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: When running distances frequently encountered at field trials, healthy Labrador Retrievers developed hyperthermia regardless of ambient temperature. Dogs developed respiratory alkalosis and hypocapnia at ambient temperatures > 21 degrees C.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».